論文の概要: Robust Utility Optimization via a GAN Approach

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.15243v1
• Date: Fri, 22 Mar 2024 14:36:39 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-25 17:09:34.192259
• Title: Robust Utility Optimization via a GAN Approach
• Title（参考訳）: GANアプローチによるロバストなユーティリティ最適化
• Authors: Florian Krach, Josef Teichmann, Hanna Wutte,
• Abstract要約: 本稿では,堅牢なユーティリティ最適化問題を解決するために,GAN(Generative Adversarial Network)アプローチを提案する。 特に、投資家と市場の両方をニューラルネットワーク(NN)でモデル化し、ミニマックスゼロサムゲームでトレーニングする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.74142789780782
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Robust utility optimization enables an investor to deal with market uncertainty in a structured way, with the goal of maximizing the worst-case outcome. In this work, we propose a generative adversarial network (GAN) approach to (approximately) solve robust utility optimization problems in general and realistic settings. In particular, we model both the investor and the market by neural networks (NN) and train them in a mini-max zero-sum game. This approach is applicable for any continuous utility function and in realistic market settings with trading costs, where only observable information of the market can be used. A large empirical study shows the versatile usability of our method. Whenever an optimal reference strategy is available, our method performs on par with it and in the (many) settings without known optimal strategy, our method outperforms all other reference strategies. Moreover, we can conclude from our study that the trained path-dependent strategies do not outperform Markovian ones. Lastly, we uncover that our generative approach for learning optimal, (non-) robust investments under trading costs generates universally applicable alternatives to well known asymptotic strategies of idealized settings.
• Abstract（参考訳）: ロバストなユーティリティ最適化により、投資家は最悪の結果の最大化を目標として、構造化された方法で市場の不確実性に対処できる。 本研究では,GAN(Generative Adversarial Network)アプローチを用いて,汎用的かつ現実的な設定において,堅牢なユーティリティ最適化問題を(ほぼ)解決する手法を提案する。 特に、投資家と市場の両方をニューラルネットワーク(NN)でモデル化し、ミニマックスゼロサムゲームでトレーニングする。 このアプローチは、継続的なユーティリティ機能や、市場の可観測情報のみを使用する取引コストを伴う現実的な市場設定に適用できる。 大規模な実証実験により,本手法の汎用性を示した。 最適な参照戦略が利用可能であればいつでも,メソッドはそれと同等に動作し,かつ,既知の最適戦略のない(多くの)設定では,他の参照戦略よりも優れています。 さらに,本研究から,訓練された経路依存戦略がマルコフ戦略を上回るものではないと結論付けることができる。 最後に、取引コストに対する(非)ロバストな投資を最適に学習するための我々の生成的アプローチが、理想化された設定のよく知られた漸近的戦略に対して、普遍的に適用可能な代替手段を生み出していることを明らかにする。

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